сравнение изображений в матлабе

Я пытаюсь создать базу данных изображений, которую можно использовать для сравнения с текущим изображением (поэтому, если текущее изображение равно или почти равно сравниваемому, оно даст совпадение)

Однако, чтобы начать этот проект, я хочу просто сравнить 2 изображения с помощью Matlab, чтобы увидеть, как работает процесс.

Кто-нибудь знает, как я могу сравнить, скажем, image1.jpg и image2.jpg, чтобы увидеть, насколько они тесно связаны друг с другом? Таким образом, в основном, если бы я сравнил image1.jpg и image1.jpg, соотношение должно быть 100%, но сравнение двух разных изображений может дать мне довольно близкие отношения.

Я надеюсь, что это имеет смысл!!!

Спасибо,


image matlab fuzzy-comparison fuzzy-logic
person user960439    schedule 18.01.2013    source источник
comment
Если вы можете добавить информацию о проблеме, которую вы пытаетесь решить, я мог бы улучшить свой ответ с помощью более подходящего метода.   -  person KlausCPH    schedule 18.01.2013
comment
@KlausCPH я хочу сравнить два изображения с помощью Matlab   -  person user960439    schedule 19.01.2013
comment
Да, я уже понял эту часть :-) Но чтобы сказать что-то более умное об алгоритме сравнения, мне нужно больше знать о реальной проблеме, которую вы пытаетесь решить. Например. что на изображениях, чем отличаются два совпадающих изображения, совпадают ли изображения, снятые одной и той же камерой и т. д.? Я предполагаю, что два совпадающих изображения не полностью равны по битовым значениям? Потому что в этом случае мой метод ниже подойдет.   -  person KlausCPH    schedule 19.01.2013
comment
просто ...... я не хочу сравнивать похожие изображения ... например, у меня есть все фотографии телефонов брендов в моей базе данных. размер, разные ангелы и т. д. и т. д.) ..... помогите, пожалуйста   -  person user960439    schedule 21.01.2013
comment
Это действительно трудная для решения проблема, и с известными в настоящее время технологиями и алгоритмами можно утверждать, что полностью решить ее невозможно! Так что мой метод для этого не годится. Я предлагаю вам сделать классификацию вручную.   -  person KlausCPH    schedule 21.01.2013

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Что ж, используемый метод во многом зависит от того, что вы определяете как похожие изображения. Если, например, вы можете гарантировать, что сдвиги (перемещения в направлениях x и y) очень малы (не более нескольких пикселей), может подойти простая мера вычитания среднеквадратичного значения. Если это не так, можно использовать методы поиска по шаблону грубой силы. На другом конце шкалы находятся передовые методы распознавания с использованием морфологических показателей.

Первый и самый простой подход может выглядеть примерно так:

errorMeasure = sqrt(sum(sum(sum((image1-image2).^2))))

Этот простой метод берет разницу и находит «энергию» ошибки.

person KlausCPH    schedule 18.01.2013